【摘 要】
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为了帮助学习者快速定位感兴趣的课程,笔者提出基于用户行为驱动的动态兴趣度模型。首先,提取课程特征,建立用户兴趣标签;其次,分析行为数据,计算兴趣度,建立用户兴趣度矩阵;最后,根据该兴趣度推荐模型进行网课推荐。结果表明,与仅使用兴趣标签、兴趣度矩阵、基于内容的推荐算法相比,该算法的性能明显提高,能精准地向用户推荐网络课程。
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为了帮助学习者快速定位感兴趣的课程,笔者提出基于用户行为驱动的动态兴趣度模型。首先,提取课程特征,建立用户兴趣标签;其次,分析行为数据,计算兴趣度,建立用户兴趣度矩阵;最后,根据该兴趣度推荐模型进行网课推荐。结果表明,与仅使用兴趣标签、兴趣度矩阵、基于内容的推荐算法相比,该算法的性能明显提高,能精准地向用户推荐网络课程。
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